UMA：TVM中的硬件加速器新利器

人工智能

2023-02-25 14:00:32

让硬件加速器触手可及：UMA 简化 TVM 集成

前言

在深度学习模型的编译世界中，TVM（Tensor Virtual Machine）是一个不可或缺的开源框架。它为各种硬件平台（如 CPU、GPU 和 FPGA）提供支持，但将新兴的硬件加速器整合到 TVM 中却并非易事。

UMA 的出现

为了解决这一挑战，通用模块化加速器接口 (UMA) 应运而生。作为 TVM 的一个宝贵组件，UMA 提供了一个易于使用的 API，让开发者能够顺畅地将新型硬件加速器纳入 TVM 生态系统。

UMA 的优势

UMA 为 TVM 带来了诸多优点：

易用性： UMA 采用熟悉的 TVM 编程语言，为开发者提供了简便的 API，极大地提升了为新硬件加速器开发 TVM 模型的效率。
可移植性： UMA 采用统一的编程模型，使得 TVM 模型可以在不同的硬件平台上运行，提高了模型在不同环境下的可用性和可移植性。
性能： UMA 赋能开发者为新硬件加速器开发高效的 TVM 模型，在不同的硬件平台上释放出更强劲的性能，显著提升模型的运行效率。

如何使用 UMA

拥抱 UMA 的优势十分简便，开发者只需遵循以下步骤即可：

安装 UMA： 使用 pip 命令安装 UMA。
创建 UMA 项目： 使用 uma-project 命令创建新的 UMA 项目。
添加硬件加速器代码： 利用 UMA API 为硬件加速器编写代码。
编译 UMA 项目： 使用 uma-compile 命令编译 UMA 项目。
运行 UMA 项目： 使用 uma-run 命令运行 UMA 项目。

示例代码

import tvm
import uma

@tvm.register_func
def my_hardware_accelerator(data, kernel):
    # 这里包含针对特定硬件加速器的优化代码
    return output

# 创建 UMA 项目并添加硬件加速器代码
uma_project = uma.Project("my_hardware_accelerator")
uma_project.add_func(my_hardware_accelerator)

# 编译和运行 UMA 项目
uma_project.compile()
uma_project.run()